在 Tensorflow 中 Caffe 的 weight_filler 是什么?
What is the equivalent of weight_filler from Caffe in Tensorflow?
我正在尝试将 TensorFlow 模型转换为 Caffe 模型,但在 Caffe 中 weight_filler
呢?我在 tf 中的模型是:
model.add(Conv2D(16, kernel_size=(5, 5), padding="same", activation='selu',
input_shape=(64, 64, 1)))
model.add(Conv2D(16, kernel_size=(5, 5), padding="same", activation='selu'))
model.add(Conv2D(16, kernel_size=(5, 5), padding="same", activation='selu'))
model.add(Conv2D(16, kernel_size=(5, 5), padding="same", activation='selu'))
model.add(Conv2D(16, kernel_size=(5, 5), padding="same", activation='selu'))
model.add(Conv2D(16, kernel_size=(5, 5), padding="same", activation='selu'))
model.add(Conv2D(16, kernel_size=(5, 5), padding="same", activation='selu'))
model.add(Conv2D(16, kernel_size=(5, 5), padding="same", activation='selu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2),strides=(2,2)))
weight_filler
是用于初始化权重和偏差的生成器类型。在 tensorflow 中,如果未指定默认初始化程序是 glorot_uniform_initializer
,也称为 Xavier uniform initializer
,因此 Caffe 中的等效初始化程序是 xavier
:
weight_filler {
type: "xavier"
}
我正在尝试将 TensorFlow 模型转换为 Caffe 模型,但在 Caffe 中 weight_filler
呢?我在 tf 中的模型是:
model.add(Conv2D(16, kernel_size=(5, 5), padding="same", activation='selu',
input_shape=(64, 64, 1)))
model.add(Conv2D(16, kernel_size=(5, 5), padding="same", activation='selu'))
model.add(Conv2D(16, kernel_size=(5, 5), padding="same", activation='selu'))
model.add(Conv2D(16, kernel_size=(5, 5), padding="same", activation='selu'))
model.add(Conv2D(16, kernel_size=(5, 5), padding="same", activation='selu'))
model.add(Conv2D(16, kernel_size=(5, 5), padding="same", activation='selu'))
model.add(Conv2D(16, kernel_size=(5, 5), padding="same", activation='selu'))
model.add(Conv2D(16, kernel_size=(5, 5), padding="same", activation='selu'))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2),strides=(2,2)))
weight_filler
是用于初始化权重和偏差的生成器类型。在 tensorflow 中,如果未指定默认初始化程序是 glorot_uniform_initializer
,也称为 Xavier uniform initializer
,因此 Caffe 中的等效初始化程序是 xavier
:
weight_filler {
type: "xavier"
}